The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value

McKinsey и QuantumBlack опубликовали ежегодный отчет о состоянии ИИ, основанный на глобальном опросе 2024 года. Документ фиксирует резкий сдвиг к массовому использованию генеративных моделей, анализирует влияние на бизнес-результаты и риски, а также показывает, какие инструменты и роли чаще всего вовлечены в практическое внедрение.

Онлайн-опрос проводился с 22 февраля по 5 марта 2024 года и собрал ответы 1 363 участников, представляющих полный спектр регионов, отраслей, размеров компаний, функциональных ролей и стажа работы. Из них:

• 981 респондент сообщили, что в их организациях AI внедрён как минимум в одной бизнес-функции;
• 878 респондентов отметили, что их организации регулярно используют генеративный AI как минимум в одной функции. Для корректировки различий в уровне отклика данные были взвешены с учётом вклада страны каждого респондента в мировой ВВП.

Методология и дизайн исследования

• Тип исследования: повторяемый глобальный опрос о внедрении ИИ и GenAI в компаниях разных отраслей.
• Период сбора данных: с 22 февраля по 5 марта 2024 года.
• Выборка: около 1363 респондентов управленческого и экспертного уровня из организаций по всему миру (размеры компаний от среднего бизнеса до крупных корпораций). Для ключевых выводов сформированы срезы по отраслям, размерам компаний и роли респондентов.
• Темы анкеты: зрелость процессов ИИ, доля бизнес-функций с активным использованием AI/GenAI, инвестиции, экономический эффект и риски (кибербезопасность, регуляторные требования, защита данных).
• Метрики:
  • проникновение GenAI и традиционных AI-решений по бизнес-функциям (продукт, маркетинг, поддержка, разработка, операции);
  • доля сотрудников, использующих GenAI регулярно (минимум раз в неделю/месяц);
  • вклад в финансовые показатели (рост выручки, снижение затрат) и доля респондентов, видящих положительный ROI;
  • наличие и уровень формальных процессов управления рисками.
• Обработка данных: результаты агрегированы по отраслевым и региональным кластерам; расчеты долей и изменений сделаны относительно выпуска 2023 года, чтобы оценить динамику проникновения GenAI.

Ключевые результаты

• Массовое принятие GenAI. Более двух третей компаний заявляют об использовании генеративных моделей хотя бы в одной бизнес-функции (рост примерно вдвое за год). Индивидуальное использование тоже стало нормой: около 65–70% респондентов применяют GenAI в работе хотя бы раз в месяц.
• Лидирующие бизнес-направления. Наибольшее проникновение наблюдается в продуктовой разработке, маркетинге, обслуживании клиентов и ИТ/разработке: генеративные модели используются для создания контента, анализа пользовательских сигналов, поддержки чатов и ассистирования разработчикам.
• Эффект на продуктивность разработки. Инженеры отмечают ускорение кодинга и тестирования за счет GitHub Copilot, ChatGPT/Claude и других IDE-ассистентов; прирост скорости вывода фич и снижения времени на исправление багов фиксируют значимая доля команд. McKinsey связывает эффект с ростом «developer velocity» за счет автодополнения кода, генерации тестов и ускоренного ревью.
• Экономический эффект. Около 40% компаний уже фиксируют положительный финансовый результат от внедрения AI/GenAI (рост выручки или снижение затрат), но распространенность измерения ROI остается неравномерной.
• Инструменты и стек. Наиболее упоминаемые — ChatGPT/OpenAI API, Claude, Gemini, Copilot и специализированные ассистенты для аналитики и маркетинга. В крупных компаниях растет доля кастомных моделей и частных развертываний для защиты данных.
• Управление рисками отстает. Несмотря на рост использования, лишь часть организаций внедрила полноценные процессы управления рисками GenAI; доли компаний с формальными стандартами безопасности и мониторинга существенно ниже, чем доли активных пользователей.

Взгляд на тренды

• Рост применения GenAI сопровождается расширением ролей: продуктовые менеджеры, маркетологи, специалисты поддержки и инженеры используют модели ежедневно, тогда как централизованные команды данных сосредоточены на безопасности и интеграции.
• Компании смещают инвестиции от точечных пилотов к масштабированию, однако нехватка кадров по безопасности и MLOps, а также юридические ограничения остаются ключевыми барьерами.
• McKinsey ожидает, что ближайший цикл роста будет связан с вертикально настроенными ассистентами (для разработки, продаж, обслуживания) и появлением формальных рамок для оценки рисков и качества.